Measurement Science for Enhanced Cannabis Testing
Notice bibliographique
Résumé
Advancements in measurement science are vital in assuring the quality and safety of Canada's rapidly expanding cannabis industry. Reports of high variability in results between testing laboratories, in addition to several medical cannabis recalls, have highlighted the need for standards in cannabis testing. The National Research Council, as Canada's National Metrology Institute, is addressing this challenge through the promotion of documentary standards for cannabis testing methods and the development of cannabis certified reference materials (CRMs). These standards will ensure accuracy and consistency of testing results, assist licensed cannabis producers in achieving regulatory requirements, and ultimately promote confidence in the regulated cannabis industry. This presentation will highlight recent advancements in metrology in support of the cannabis industry. Specifically, a liquid chromatography – tandem mass spectrometry (LC-MS/MS) method for cannabinoids will be described, which is being proposed as a candidate ASTM International standard method. A pesticide method using liquid chromatography – high resolution mass spectrometry (LC-HRMS) will also be discussed. The presentation will also highlight progress on the development of a cannabis CRM (NRC MARI-1) to be certified for major cannabinoids and select contaminants. The production and certification will discussed, including the establishment of SI-traceability through the purity assignment of cannabinoid standards by quantitative nuclear magnetic resonance spectroscopy (qNMR). The availability of a cannabis CRM will facilitate method validation for cannabis testing laboratories and allow laboratories to assess their entire method, from extraction to analysis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,013 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,004 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».